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京东 11.11 红包
21、Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
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今晚主要从模型结构、应用场景、特点三个角度来对Transformer进行一个全面总结,并用代码实现了Transformer模型的masked loss。感谢本月第15位朋友给我充电,希望我的源码讲解视频对大家有新的收获。直播深度学习算法原理与项目源码讲解,欢迎关注我的直播间:https://live.bilibili.com/14297368?spm_id_from=333.999.0.0
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33、完整讲解PyTorch多GPU分布式训练代码编写
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75、Llama源码讲解之RoPE旋转位置编码
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44、Layer Normalization论文导读与原理精讲
78、Llama源码讲解之Transformer
35、基于PyTorch手写Attention-based Seq2Seq模型
38、ConvNeXt论文导读与模型精讲
45、五种归一化的原理与PyTorch逐行手写实现讲解(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm/WeightNorm)
27、手写实现PyTorch的DilatedConv和GroupConv
7、深入剖析PyTorch nn.Module源码